⑴ 数学建模中常用方法
按照应用领域:生物数学模型,医学数学模型,数量经济学模型,地理地质模型,人文数学模型,人口模型,交通模型,城市规划模型,水资源模型,污染模型,生态模型,环境模型,资源利用模型等。
按照建模数学方法:初等模型,几何模型,微分方程模型,图论模型,规划模型,概率统计模型,马氏链模型,排队论模型,规划模型等。
按照建模的目的:描述,分析,预测,决策,控制,优化,规划模型等。
按照对研究对象了解程度:白箱模型,灰箱模型,黑箱模型。
初等数学法。主要用于一些静态、线性、确定性的模型。例如,席位分配问题,学生成绩的比较,一些简单的传染病静态模型。
数据分析法。从大量的观测数据中,利用统计方法建立数学模型,常见的有:回归分析法,时序分析法。
⑶ 数学建模都要用到那些方法啊
随着科学技术的迅速发展,数学模型这个词汇越来越多地出现在现代人的生产、工作和社会活动中。电气工程师必须建立所要控制的生产过程的数学模型,用这个模型对控制装置作出相应的设计和计算,才能实现有效的过程控制;气象工作者为了得到准确的天气预报,一刻也离不开根据气象站、气象卫星汇集的气压、雨量、风速等资料建立的数学模型;生理医学家有了药物浓度在人体内随时间和空间变化的数学模型,就可以分析药物的疗效,有效地指导临床用药;厂长经理们要是能够根据产品的需求状况、生产条件和成本、贮存费用等信息,筹划出一个合理安排生产和销售的数学模型,一定可以获得更大的经济效益。对于广大的科学技术人员和应用数学工作者来说,建立数学模型是沟通摆在面前的实际问题与他们掌握的数学工具之间的一座必不可少的桥梁。
那么,什么是数学模型,又是如何建立起这些形形色色的数学模型的呢?就让我们走近数学模型看一看吧!
原型与模型
原型(Prototype):人们在现实世界里关心、研究或者生产、管理的实际对象。
模型(Model):为特定的目的,将原型的某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。
数学模型:对于现实世界的一个特定对象,为了一个特定目的,根据特有的内在规律,做出一些必要的简化假设,运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。
注意数学模型(Mathematical Model)与数学建模(Mathematical Modelling)之间的联系与区别。
建立数学模型的方法
一般说来建立数学模型可以分为表述、求解、解释、验证几个阶段,并且通过这些阶段完成从现实对象到数学模型,再从数学模型回到现实对象。建立数学模型没有固定的模式。一般这一过程可以如图所示的几个步骤:
数学模型的分类
基于不同的出发点可以有各种不同的分法:
按照模型的应用领域分:如人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、城镇规划模型、水资源模型、再生资源利用模型、污染模型等。范畴更大一些则形成许多边缘学科如生物数学、医学数学、地质数学、数量经济学、数学社会学等。
按照建立模型的方法分:如初等数学模型、几何模型、微分方程模型、图论模型、马氏链模型、规划论模型等。
按照模型的表现特性又有几种分法:
确定行模型和随机性模型 取决于是否考虑随机因素的影响。近几年来随着数学的发展,又有所谓突变性模型和模糊性模型。
静态模型和动态模型 取决于是否考虑随机因数引起的变化。
离散模型和连续模型 指模型中的变量(主要是时间变量)取为离散是连续的。
线性模型和连续模型 取决于模型的基本关系,如微分方程是否是的。
按照建模目的分。有描述模型、分析模型、预报模型、优化模型、决策模型、控制模型等。
按照对模型的了解程度分。有所谓白箱模型、灰箱模型、黑箱模型等。它们分别意
味着人们对原型的内在机理了解清楚、不太清楚和不清楚。
数学模型的作用
数学是研究现实世界中的数量关系和空间形式的科学。它的产生和许多重大发展都和现实世界的生产活动和其他相应的学科的需要密切相关的。一般的说,当实际问题需要我们对所研究的现实对象提供分析、预报、决策、控制等方面的定量结果时,往往都离不开数学的应用,而建立数学模型则是这个过程的关键环节。
分析 通常是指定量研究现实对象的某种现象,或定量描述某种特性。例如 研究不同种群的生物在同一自然环境下生存时,相互竞争和依存的现象;描述药物浓度在人体内的变化规律以分析药物的疗效。
预报 一般是根据对象的固有特性预测当时间或环境变化时对象的发展规律。人口预报、天气预报以及传染病蔓延高潮时刻的预报可以作为这方面的例子。
决策 其含义很广,譬如根据对象满足的规律作出使某个数量指标达到最优的决策。使经济效益最大的价格策略,使总费用最少的设备维修方案都是这类决策。
控制 一般是指根据对象的特征和某些指标给出尽可能满意的控制方案。例如化工生产过程中温度和流量的控制,利用红绿灯对交流进行控制等
数学建模(mathematical modelling)
数学建模是构造刻划客观事物原型的数学模型并用析究和解决实际问题的种方法。运用这种科学方法,建模者必须从实际问题出发,遵循“实践――认识――实践”的辨证唯物主义认识规律,紧紧围绕着建模的目的,运用观察力、想象力和逻辑思维,对问题进行抽象、简化,反复探索、逐步完善,直到构造出一个能够用于分析、研究和解决实际问题的数学模型。因此,数学建模不仅仅是一种定量解决实际问题的科学方法,而且还是一种从无到有的创新活动过程。当代计算机的发展和广泛应用,使得数学模型的方法如虎添翼,加速了数学向各个学科的渗透,产生了众多的边缘学科。当今几乎所有重要的学科,只要在其名称前面或后面加上“数学”或“计算”二字,就成了现有的一种国际学术杂志名称。这表明各学科正在利用数学方法和数学成果来加速本学科的发展。就连计算机本身的产生和进步也是强烈地依赖于数学科学的发展,而计算机软件技术说到底也是数学技术。
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⑷ 请教关于统计建模的问题
数学建模的一般方法和步骤
建立数学模型的方法和步骤并没有一定的模式,但一个理想的模型应能反映系统的全部重要特征:模型的可靠性和模型的使用性。建模的一般方法:
机理分析:根据对现实对象特性的认识,分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,所建立的模型常有明确的物理或现实意义。
测试分析方法:将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,通过测量系统的输入输出数据,并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个数据拟合得最好的模型。 测试分析方法也叫做系统辩识。
将这两种方法结合起来使用,即用机理分析方法建立模型的结构,用系统测试方法来确定模型的参数,也是常用的建模方法。
在实际过程中用那一种方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的来决定。机理分析法建模的具体步骤大致如下:
1、 实际问题通过抽象、简化、假设,确定变量、参数;
2、 建立数学模型并数学、数值地求解、确定参数;
3、 用实际问题的实测数据等来检验该数学模型;
4、 符合实际,交付使用,从而可产生经济、社会效益;不符合实际,重新建模。
数学模型的分类:
1、 按研究方法和对象的数学特征分:初等模型、几何模型、优化模型、微分方程模型、图论模型、逻辑模型、稳定性模型、统计模型等。
2、 按研究对象的实际领域(或所属学科)分:人口模型、交通模型、环境模型、生态模型、生理模型、城镇规划模型、水资源模型、污染模型、经济模型、社会模型等。
⑸ 3dmax怎么建模3d max建模有哪几种方法方式
MAX有多边形,面片及NURBS三种建模方法。
具体操作步骤如下:
1、建立墙体模型,单击选择 “2.5”这里 2.5的意思是画到底部。